Sistema sanitario, ecco la rivoluzione guidata dai dati

Di Fabio Pascali, Regional Director Italy, Cloudera

L’utilizzo di dati sanitari ha un potenziale enorme per modificare profondamente il sistema medico e renderlo più sostenibile e accessibile. Lo stiamo già vedendo: dati accurati e aggiornati, resi costantemente disponibili e presenti là dove servono per essere immediatamente utilizzati, rendono possibile effettuare diagnosi corrette, predisporre terapie appropriate e favorire un utilizzo mirato di risorse mediche vitali (e spesso costose), come respiratori o farmaci specifici. Come possono le nuove tecnologie e le strategie avanzate di utilizzo dei dati rivoluzionare e far progredire il sistema sanitario nazionale?

La pandemia ha accelerato enormemente i processi di innovazione all’interno dei sistemi sanitari di tutto il mondo e gli effetti positivi della digitalizzazione si stanno già vedendo, così come il potenziale delle opportunità generate dai dati all’interno di applicazioni concrete in campo medico. 

Un’agenzia assicurativa in Africa, per esempio, ha raccolto e analizzato dati all’interno di un’unica piattaforma centrale gestita per potersi concentrare più rapidamente sui soggetti a rischio di malattie gravi a causa del Covid. Alle persone ad alto rischio di ospedalizzazione a causa dell’infezione, ad esempio, è stato fornito un pulsoximetro ed è stato comunicato loro di contattare tempestivamente un apposito numero di assistenza o di aggiornare i dati su un portale personale nel momento in cui i valori non rientravano in un determinato intervallo. In alcuni casi, il dispositivo ha caricato automaticamente i risultati notificando un operatore sanitario in caso di necessità urgente di intervento. Secondo la compagnia di assicurazioni, questo uso efficiente dei dati ha consentito di identificare gli individui ad alto rischio e prevedere interventi preventivi su misura per ciascuno di essi, riducendo la mortalità del 60%.

Un altro esempio è quello del Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani (HHS) degli Stati Uniti nel contesto della lotta all’abuso di oppioidi. Si stima infatti che, solo nel 2019, 10,1 milioni di giovani e adulti abbiano abusato di oppioidi e che questi siano stati in qualche misura corresponsabili di due terzi dei decessi per overdose registrati nel 2018. Molte di queste conseguenze fatali sono attribuite a farmaci regolarmente prescritti, che tuttavia creano dipendenza. Per ottenere una migliore panoramica delle pratiche di prescrizione dei medici, l’azienda sanitaria americana Keck Medicine ha lanciato un progetto che utilizza i dati per eliminare gli errori di inserimento manuale delle prescrizioni e fornire visibilità a tutta l’organizzazione, con l’obiettivo di prevenire errori di somministrazione.

In Italia, il 2023 sarà l’anno decisivo per l’implementazione di progetti di digitalizzazione della sanità: la spesa per la sanità digitale è cresciuta del +12,5% nel 2021, per un valore di 1,7 miliardi di euro, e i fondi del PNRR sono lo strumento che ci consentirà di concretizzare questo processo. Ad oggi, la pandemia ha dato grande spinta all’utilizzo del Fascicolo Sanitario Elettronico sebbene con importanti variazioni tra regione e regione: a giugno 2022 erano 57,7 milioni i fascicoli attivi, con quasi 385 milioni di referti digitalizzati. 

L’impiego dell’intelligenza artificiale rende il sistema sanitario più solido ed efficiente

I dati sono alla base di molte nuove tecnologie che stanno contribuendo a rivoluzionare il sistema sanitario verso una maggiore solidità ed efficienza. Ad esempio, il Centro di ricerca sul cancro di Heidelberg, in Germania, ha introdotto l’intelligenza artificiale per analizzare immagini a raggi X, campioni di tessuto e informazioni genetiche, con l’obiettivo di velocizzare l’individuazione di opzioni di trattamento e di identificare terapie più efficaci per i pazienti affetti da cancro. 

Il problema della carenza di personale nel settore infermieristico e medico, poi, rappresenta un ulteriore onere per il sistema sanitario: gran parte degli operatori attivi, appartenenti alla generazione dei Baby Boomer, hanno prima subito il sovraccarico di lavoro causato dalla pandemia, e stanno ora cominciando ad andare in pensione. Il risultato è che il personale esperto è sempre meno: già nel 2015, il 37% degli infermieri negli Stati Uniti dichiarava che il problema della carenza di personale fosse peggiorato negli ultimi 5 anni, una percentuale salita al 48% nel 2017. Turni di lavoro lunghi e massacranti, poi, rappresentano una ulteriore causa di errori. Generare modelli basati sui dati con l’intelligenza artificiale consente di rendere i processi di valutazione più efficienti e, soprattutto, di considerare le molte variabili o scenari in gioco per ciascun paziente. Il sovraccarico di lavoro e la mancanza di tempo che il personale medico deve affrontare rendono più probabile, infatti, che passino inosservati alcuni segnali rivelatori che potrebbero influenzare una diagnosi.

Non esiste un processo di trasformazione digitale senza dati 

I dati sono la chiave del progresso, in quanto continuano ad alimentare i moderni sistemi di apprendimento automatico. La sfida per gli ospedali e le altre istituzioni sanitarie è quindi quella di elaborare in modo sensato l’enorme quantità di dati, sia storici che in tempo reale, ad esempio quelli provenienti dalle procedure di imaging, per ottenere modelli di AI più accurati e migliorare le diagnosi preventive. Per trasformare i dati in insight utili, gli operatori sanitari devono avere accesso a una grande potenza di calcolo e capacità di archiviazione e sviluppare una strategia concreta per il trattamento dei dati, che tenga conto della loro sensibilità e della necessità di garantire la privacy e la sicurezza dei pazienti.

Fortunatamente, molti strumenti sono già disponibili e possono essere adottati dalle strutture ospedaliere per creare le giuste piattaforme per la gestione dei dati sanitari, da porre alla base dello sviluppo di solidi modelli di intelligenza artificiale. Tutti questi processi e implementazioni continueranno a richiedere ancora la presenza di personale medico in carne ed ossa: l’empatia e l’intuizione umana sono difficili da sostituire con le macchine, ma gli operatori sanitari del futuro saranno in grado di avvalersi di un supporto digitale complesso e strutturato per fornire ai pazienti cure migliori.